实验七 查找并绘制轮廓实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解查找图像轮廓的基本原理；掌握使用OpenCV实现查找轮廓的代码编写方法；掌握使用OpenCV实现绘制轮廓的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）使用OpenCV中的f
1.双远心镜头的放大倍率与被测物的位置及像平面的位置无关。而在物方远心镜头中，对应一个固定的像平面，放大倍率是一个常数。2.镜头的像差：球差(对称)：非球面代替球面镜头；使用较大F，较小的通光光圈慧差(非对称):使用较小F，较大的通光光圈3.线扫描应用要求非常强的照明，镜头通常使用较小F值，限制景深4.镜头选择不应该小于传感器尺寸，如1/2'镜头不能使用2/3'传感器5.Image是二维数组6.R
作者：PRATEEK JOSHI翻译：张若楠本文为一个从图像预处理角度入手的无人驾驶车道识别实战项目。作者序大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。我最近尝试了一些与计算机视觉有关的自动驾驶理念，其中包括车道检测。设想一下，在设计任何自动驾驶汽车
今天我们主要学习一下OpenCV中最重要的数据类型--数组Mat，这个结构可以视为是OpenCV所有C++实现的核心，OpenCV中所有主要函数都或是Mat类的成员，或是将Mat类作为参数，或是返回一个Mat类型。很少有函数和这三者都没有关系的。每一个Mat矩阵，都包含一个表示它数据类型的flag成员，一个表示其维度的成员dims，分别表示行和列数的成员rows和cols（dims>2无效）
在本教程中，我们将学习如何完全自动地从照片中消除红眼。 如何自动删除红眼？ 第1步：眼睛检测 第一步是自动检测眼睛。我们使用标准的OpenCV Haar检测器（haarcascade_eye.xml）来寻找眼睛。有时，首先运行面部检测器然后检测面部区域内的眼睛是有意义的。为了简单起见，我们直接在图像上运行眼睛检测器。当输入图像是人像拍摄，或者你有眼睛的特写镜头时，跳过面部检测器。 第2步：遮住红眼
前言本文将不再涉及原理部分，想要了解基础知识的话，请看上一篇的文章，我们使用的是opencv的里面的函数，这里面也是重点看这个函数们，我们通过这个函数来得到外参，在通过外参来得到我们最后的结果！Opencv:SolvePNP参考：https://www.jianshu.com/p/b97406d8833c简介：如果场景的三维结构已知，利用多个控制点在三维场景中的坐标及其在图像中的透视投影坐标即可求
什么是计算机视觉机器视觉是人工智能的一个分支。直白的说就是用机器来代替人类看到的东西做思考和测量，然后做出正确的判断。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和
视觉防错漏装检测系统利用YOLOv5算法对视频数据进行实时分析，视觉防错漏装检测系统识别操作员的动作和部件状态。系统不
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。人脸识别是视觉 AI 领域中技术成熟度、商业应用程度都比较
2008-07-03 19:58棋盘点匹配的问题？不考虑，因为R，T对内参标定没影响。固定取左上角为原点就行了。 注意：靶标是以什么为单位无所谓，反正求出的内参是以像素为单位的，T的单位和靶标单位一致。刘博确实很强大，均衡化后巧妙的统计得到了理想的门限，对光照相当鲁棒！！图像处理是一门艺术。OpenCV角点检测小结1，cvGoodFeaturesToTrack，cvCornerMinEige
计算机视觉是一项基于数字图像和视频处理的前沿技术，在人工智能领域中得到了广泛应用。而OpenCV（开源计算机视觉库）是一款以C++语言为主的跨平台计算机视觉库，被广泛认可为业界最优秀的计算机视觉库之一。相比于传统的图像处理技术，计算机视觉和OpenCV算法极大地提高了图像和视频的处理效率和准确性，同时也带来了更多的应用场景和商业价值，具有重要的实际意义：自动化视觉检测：比如在生产制造行业、医疗行业
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2023-09-07 14:08:47
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简述主要任务：获取鼠标点击点的位置信息（第一个点是顶点），绘制两条线构成的夹角，计算夹角并显示出来。其他功能：读取图片，展示图片，键入q清空坐标点，键入d销毁所有窗口。 目录简述资源实现1. 获取点位置信息并显示2. 计算夹角3. 键入q清空坐标点，键入d销毁所有窗口实际操作中的问题和注意事项完整代码与结果示意 资源视频资源：（强推）OpenCV实战项目图片：实现1. 获取点位置信息并显示读取并显
1.3视觉检测项目过程分解——软件思路分析/视觉算法模拟
原创
2021-11-25 17:37:20
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cvGetCaptureProperty是我们需要使用到的获取视频属性的函数。
double cvGetCaptureProperty( CvCapture* capture, int property_id ); capture 视频获取结构。 property_id 属性标识。 CV_CAP_PROP_POS_MSEC - 影片目前位置，为毫秒数或
视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
软件质量保障:所寫即所思｜一个阿里质量人对测试的所感所悟。视觉测试也称为视觉 UI 测试。用于验证开发的软件用户界面 (UI) 是否符合预期。视觉测试不仅要验证开发的网页设计正确地遵循 UI 元素的空间、大小、形状和位置，还要验证网页元素在各种设备和浏览器中正常工作。视觉检测系统视觉检测系统是一种基于计算机视觉技术的系统，用于自动化检测和识别图像或视频中的对象、事件、异常或其他感兴趣的目标。这些系
视频会议软件的视频质量除了与外置设备、编码器相关外，还与视频的后处理技术相关，视频图像通过后处理技术，如图像增强、图像去噪等，图像质量会得到主观上较大的提高。而我们通常的视频后处理技术会采用开源的项目的一些代码来实现，而这些开源的项目中，最值得我们关注的是OpenCV，OpenCV是一个基于C和C++的跨平台图像视觉库，其图像的处理函数都是经过优化，可以用于实时的图像处理，其代码拥有完善的API函
知识重点1. 角点检测推荐Shi-Tomasi角点检测 (Harris角点检测计算的稳定性和K有关, 不稳定, shi-tomasi是优化版) 。2. 三种特征检测算法对比:SIFT 最慢, 准确率最高sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
kp = sift.detect(gray) # 进行检测
cv2.drawKeypoints(gray, k
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2023-08-08 10:09:52
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知识要点模板匹配: res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF) res = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_SQDIFF)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
# 画出匹配位置
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2023-10-17 12:23:58
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人类具有一种视觉注意机制，即当面对一个场景时，会选择性地忽略不感兴趣的区域，聚焦于感兴趣的
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2022-12-17 19:42:18
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